Predicted Mean Vote with skin temperature from standard effective temperature model

热舒适性 皮肤温度 阿什拉1.90 热感觉 工作温度 环境科学 空气温度 平均辐射温度 热的 稳健性(进化) 通风(建筑) 空调 计算机科学 建筑工程 模拟 工程类 气象学 气候变化 机械工程 生态学 化学 生物医学工程 物理 基因 生物 生物化学
作者
Sheng Zhang,Zhang Lin
出处
期刊:Building and Environment [Elsevier]
卷期号:183: 107133-107133 被引量:34
标识
DOI:10.1016/j.buildenv.2020.107133
摘要

The accurate prediction of thermal comfort is crucial for optimally designing buildings with thermal comfort and energy efficiency. Predicted Mean Vote (PMV) is widely recognized by national and international standards for the prediction of thermal comfort. However, the low accuracy of the PMV has been criticized by various studies under different contextual scenarios. Given the importance of the skin temperature to thermal comfort and the simplification of the skin temperature by the PMV, this study modifies the PMV by replacing the simplified skin temperature with the skin temperature from the standard effective temperature model to improve the prediction quality of the PMV. The simplified skin temperature solely considers the effects of activity level, neglecting the effects of clothing insulation and environmental parameters. With a more complex human thermal regulation, the skin temperature obtained from the standard effective temperature model is more advanced. The modified PMV is validated by the ASHRAE Global Thermal Comfort Database II to mitigate the overestimation of warm and cold discomforts observed in the original PMV under different contextual scenarios (i.e., climate types, building types, and types of heating, ventilation and air conditioning). Overall, the modified PMV improves the accuracy and robustness of thermal sensation prediction by 62% and 56%, respectively. With the largely improved prediction quality, the modified PMV contributes to the update of thermal comfort standards and the development of energy-efficient and thermally comfortable buildings.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
CipherSage应助yaaabo采纳,获得10
1秒前
ccc发布了新的文献求助30
4秒前
浅夏完成签到,获得积分10
4秒前
调研昵称发布了新的文献求助10
4秒前
医者仁心发布了新的文献求助10
4秒前
彩色的如曼完成签到,获得积分20
5秒前
zxc167完成签到,获得积分10
6秒前
Orange应助王加冕采纳,获得10
6秒前
歪比八不完成签到,获得积分20
8秒前
哈哈哈发布了新的文献求助10
9秒前
合适的小笼包完成签到 ,获得积分10
10秒前
小二郎应助shitoujie采纳,获得10
10秒前
12秒前
13秒前
13秒前
Owen应助空城的回忆采纳,获得10
13秒前
SciGPT应助英勇的鱼采纳,获得10
15秒前
科研通AI2S应助忧虑的钻石采纳,获得10
19秒前
20秒前
美丽的若云完成签到,获得积分10
20秒前
20秒前
21秒前
研友_VZG7GZ应助Gin采纳,获得10
23秒前
诚心之桃发布了新的文献求助10
24秒前
小蓝完成签到,获得积分10
24秒前
26秒前
李健的粉丝团团长应助bing采纳,获得10
28秒前
29秒前
冷酷鹤轩完成签到,获得积分10
29秒前
上官若男应助远不止这些采纳,获得10
29秒前
热心市民小张完成签到,获得积分10
30秒前
赘婿应助叮咚雨采纳,获得10
31秒前
33秒前
33秒前
34秒前
浅夏关注了科研通微信公众号
34秒前
认真凝安完成签到 ,获得积分10
35秒前
景自端发布了新的文献求助10
35秒前
35秒前
高分求助中
Sustainability in Tides Chemistry 2800
The Young builders of New china : the visit of the delegation of the WFDY to the Chinese People's Republic 1000
юрские динозавры восточного забайкалья 800
English Wealden Fossils 700
Foreign Policy of the French Second Empire: A Bibliography 500
Chen Hansheng: China’s Last Romantic Revolutionary 500
Classics in Total Synthesis IV 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3146046
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2797450
关于积分的说明 7824222
捐赠科研通 2453810
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1305876
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 627593
版权声明 601491